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升级   41% TA的每日心情 | 慵懒 2014-2-24 09:04 |
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1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,
' G! Z- c( {: g9 p* ?# K* u同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)1 i5 P: W- l! T4 _# O: V+ q9 B* ^
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,3 t7 k( L8 ~* s* g2 |6 @
而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)
+ E4 N5 ~: W3 z5 q3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,
) k- ?/ E) r5 s, f G9 P. Y* C很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)
* C Z' N6 U0 a& M! z: a' w4 D4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,/ L, s: a. U) `( o. P
涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)
9 T& j/ q: l7 {. @! M+ H$ }4 p: b5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中): b2 d- Y6 H/ j& Q
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法
9 [# o2 C& D6 t% p. H(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,
5 V, A I m6 O, T& r但是算法的实现比较困难,需慎重使用)
3 `$ j4 m! Z# m8 ]3 y7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用, M: [$ Q, [8 z1 B$ R1 a
当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具): p7 c) l' v: q b$ L9 b
8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)# T; K( M2 A- I8 M5 _4 f
9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比% L! ]8 p) I& a: a' X! C
如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)4 z s v' g0 k2 d' B
10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,
# B2 U) i6 e9 M a- y- R" v这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)
* O, c+ |9 j5 E- }6 P |
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